你能解释一下闭包（因为它们与Python有关）吗？

我已经读了很多关于闭包的书，我想我理解它们，但是在不影响我自己和其他人的情况下，我希望有人能尽可能简明扼要地解释闭包。我正在寻找一个简单的解释，可以帮助我理解在哪里以及为什么要使用它们。

很简单：一个函数引用包含范围中的变量，可能是在控制流离开该范围之后。最后一点非常有用：

>>> def makeConstantAdder(x):
...     constant = x
...     def adder(y):
...         return y + constant
...     return adder
... 
>>> f = makeConstantAdder(12)
>>> f(3)
15
>>> g = makeConstantAdder(4)
>>> g(3)
7

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请注意，12和4分别在f和g中“消失”了，这一特性使f和g成为合适的闭包。

我从未听说过在相同的上下文中使用事务来解释闭包是什么，这里真的没有任何事务语义

它之所以被称为闭包，是因为它“关闭”了外部变量（常量）——也就是说，它不仅仅是一个函数，而是创建函数的环境的一个外壳

在以下示例中，更改x后调用闭包g也将更改g中x的值，因为g在x上关闭：

x = 0

def f():
    def g(): 
        return x * 2
    return g


closure = f()
print(closure()) # 0
x = 2
print(closure()) # 4

我喜欢：

可以引用不再处于活动状态的环境的函数

我想补充一点

闭包允许您将变量绑定到函数中，而无需将它们作为参数传递

接受参数的装饰器通常用于闭包。闭包是这种“函数工厂”的常见实现机制。当策略在运行时被数据修改时，我经常选择在中使用闭包

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在一种允许匿名块定义的语言中——例如Ruby、C#——闭包可以用来实现（相当于）新的控制结构。缺少匿名块就是其中之一。

老实说，我完全理解闭包，只是我从来都不清楚到底什么是“闭包”，什么是“闭包”。我建议你放弃寻找术语选择背后的逻辑

无论如何，我的解释是：

def foo():
   x = 3
   def bar():
      print x
   x = 5
   return bar

bar = foo()
bar()   # print 5

这里的一个关键思想是，从foo返回的函数对象保留了一个到本地变量“x”的钩子，即使“x”已超出范围并且应该失效。这个钩子指向var本身，而不仅仅是var当时的值，所以当调用bar时，它会打印5，而不是3

还要清楚的是，Python2.x的闭包有限：我无法在“bar”中修改“x”，因为写入“x=bla”将在bar中声明一个本地“x”，而不是分配给foo的“x”。这是Python赋值=声明的副作用。为了解决这个问题，Python 3.0引入了非本地关键字：

def foo():
   x = 3
   def bar():
      print x
   def ack():
      nonlocal x
      x = 7
   x = 5
   return (bar, ack)

bar, ack = foo()
ack()   # modify x of the call to foo
bar()   # print 7

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我所见过的关于闭包的最好解释就是解释其机制。事情是这样的：

将程序堆栈想象成一棵退化树，其中每个节点只有一个子节点，而单个叶节点是当前执行过程的上下文

现在，放松每个节点只能有一个子节点的约束

如果这样做，就可以得到一个构造（“yield”），它可以从过程中返回，而不会丢弃本地上下文（即，返回时不会将其从堆栈中弹出）。下一次调用该过程时，调用将拾取旧堆栈（树）帧并继续执行它停止的位置。

对象是带有方法的数据 附加，闭包是具有 所附资料

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这里是一个典型的闭包用例——GUI元素的回调（这是对button类进行子类化的一种替代方法）。例如，您可以构造一个函数，该函数将在按下按钮时被调用，并在父作用域中处理单击所需的相关变量上“关闭”。通过这种方式，您可以从相同的初始化函数连接非常复杂的接口，将所有依赖项构建到闭包中。

对我来说，“闭包”是能够记住它们创建的环境的函数。此功能允许您在闭包中使用变量或方法，换句话说，您将无法使用这些变量或方法，因为它们不再存在，或者由于作用域的原因无法使用。让我们看看ruby中的这段代码：

def makefunction (x)
  def multiply (a,b)
    puts a*b
  end
  return lambda {|n| multiply(n,x)} # => returning a closure
end

func = makefunction(2) # => we capture the closure
func.call(6)    # => Result equal "12"  

---

即使“乘法”方法和“x”变量不再存在，它也能工作。所有这些都是因为闭包具有记住的功能。

在Python中，闭包是一个函数的实例，该函数的变量是不可变的

事实上，在其对函数“

闭包”属性的描述中：

无或包含函数自由变量绑定的单元元组。只读

为了证明这一点：

def enclosure(foo):
    def closure(bar):
        print(foo, bar)
    return closure

closure_instance = enclosure('foo')

显然，我们知道现在有一个变量名
closure\u instance
指向的函数。表面上，如果我们用一个对象调用它，
bar
，它应该打印字符串，
'foo'
，以及
bar
的任何字符串表示形式

事实上，字符串“foo”绑定到函数的实例，我们可以通过访问
\uuu closure\uu
属性元组中第一个（也是唯一一个）单元的
单元内容
属性，在这里直接读取它：

>>> closure_instance.__closure__[0].cell_contents
'foo'

另外，C API文档中描述了单元格对象：


我们可以演示闭包的用法，注意
'foo'
被卡在函数中，并且没有改变：

>>> closure_instance('bar')
foo bar
>>> closure_instance('baz')
foo baz
>>> closure_instance('quux')
foo quux

没有什么能改变它：

>>> closure_instance.__closure__ = None
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: readonly attribute

还有更复杂的闭包不适合部分函数示例，如果时间允许，我将进一步演示它们。
这里是Python3闭包的一个示例

def closure(x):
    def counter():
        nonlocal x
        x += 1
        return x
    return counter;

counter1 = closure(100);
counter2 = closure(200);

print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 2 " + str(counter2()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 2 " + str(counter2()))

# result

i from closure 1 101
i from closure 1 102
i from closure 2 201
i from closure 1 103
i from closure 1 104
i from closure 1 105
i from closure 2 202

闭包要满足的标准是：

我们必须有嵌套函数
嵌套函数必须引用在封闭函数中定义的值
封闭函数必须返回嵌套函数

我们都有
>>> from __future__ import print_function # use this if you're in Python 2.
>>> partial_function = functools.partial(print, 'foo')
>>> partial_function('bar')
foo bar
>>> partial_function('baz')
foo baz
>>> partial_function('quux')
foo quux

def closure(x):
    def counter():
        nonlocal x
        x += 1
        return x
    return counter;

counter1 = closure(100);
counter2 = closure(200);

print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 2 " + str(counter2()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 2 " + str(counter2()))

# result

i from closure 1 101
i from closure 1 102
i from closure 2 201
i from closure 1 103
i from closure 1 104
i from closure 1 105
i from closure 2 202

# A Closure is a function object that remembers values in enclosing scopes even if they are not present in memory.

# Defining a closure

# This is an outer function.
def outer_function(message):
    # This is an inner nested function.
    def inner_function():
        print(message)
    return inner_function

# Now lets call the outer function and return value bound to name 'temp'
temp = outer_function("Hello")
# On calling temp, 'message' will be still be remembered although we had finished executing outer_function()
temp()
# Technique by which some data('message') that remembers values in enclosing scopes 
# even if they are not present in memory is called closures

# Output: Hello

# Example 2
def make_multiplier_of(n): # Outer function
    def multiplier(x): # Inner nested function
        return x * n
    return multiplier
# Multiplier of 3
times3 = make_multiplier_of(3)
# Multiplier of 5
times5 = make_multiplier_of(5)
print(times5(3)) # 15
print(times3(2)) #  6

class Test():
    def decorator(func):
        def wrapper(*args):
            b = args[1] + 5
            return func(b)
        return wrapper

@decorator
def foo(val):
    print val + 2

obj = Test()
obj.foo(5)

def maker(a, b, n):
    margin_top = 2
    padding = 4
    def message(msg):
        print('\n’ * margin_top, a * n, 
            ' ‘ * padding, msg, ' ‘ * padding, b * n)
    return message

f = maker('*', '#', 5)
g = maker('', '♥’, 3)
…
f('hello')
g(‘good bye!')

*****      hello      #####

      good bye!    ♥♥♥